MATLAB代码使用 SIFT 功能匹配模板和目标图像之间的点。SIFT 由比例、方向和 128 维局部特征描述符（整数）、f ∈ Z128 组成。您将使用 SIFT 功能在两个图像 I1 和 I2 之间进行匹配。使用模板和目标中的两组描述符，使用比率测试的最近邻查找匹配项。您可以在 MATLAB 中使用 knnsearch 内置函数。函数 [x1， x2] = FindMatch（I1， I2） 输入：两个输入 uint8 格式的灰度图像。输出：x1 和 x2 是指定对应关系的 n × 2 个矩阵。描述：每行 x1 和 x2 分别包含 I1 ad I2 中点对应的 （x， y） 坐标，即 x1（i，:) x2（i，:)↔.（注）您只能使用 VLFeat 进行 SIFT 描述符提取。与比率测试匹配需要自己实现

以下是使用VLFeat库在MATLAB中实现SIFT特征匹配的代码：

% 导入VLFeat库
run('VLFeat\toolbox\vl_setup.m');

function [x1, x2] = FindMatch(I1, I2)
    % 提取I1和I2的SIFT特征描述符
    [f1, d1] = vl_sift(single(I1));
    [f2, d2] = vl_sift(single(I2));
    
    % 使用最近邻方法，并使用比率测试来匹配特征点
    [matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2, 1.5);
    
    % 选择最佳匹配点
    [best_scores, best_indices] = sort(scores);
    num_matches = min(100, size(matches, 2));
    best_matches = matches(:, best_indices(1:num_matches));
    
    % 提取匹配点的坐标
    x1 = f1(1:2, best_matches(1,:))';
    x2 = f2(1:2, best_matches(2,:))';
end

该函数接受两个灰度图像I1和I2作为输入，并返回它们之间的SIFT特征点匹配。在函数内部，我们首先使用VLFeat库的vl_sift函数提取每个图像的SIFT特征描述符。然后，我们使用vl_ubcmatch函数使用最近邻方法匹配两个图像的特征点，并使用比率测试来排除次优匹配。最后，我们选择前100个最佳匹配点，并提取它们的坐标作为输出。